\chapter{总结与展望}
\section{总结全文}

    本文考察复杂网络中常出现的局部结构通常可用于辨识图的类别这一现象，提出了结合GDV与图神经网络用于图分类任务的方法。

    从本文所使用的三个开源经典图分类数据集所测试得到的结果来看，结合GDV作为图神经网络初始化节点属性对于化合物一类的数据集做图分类而言具有显著效果。

    从上述各种数据集的情况来看，节点容易具有某种局部结构特征的数据集：MUTAG,NCI1这类化合物相关的数据集在使用GDV作为节点初始属性后，不论是基于GAT的还是基于GCN的图神经网络模型都能够得到更好的分类准确率。而DD这种蛋白质大分子的数据集，个中节点（氨基酸）的局部结构特征相较于化合物中作为节点（原子）的局部结构特征的显著性较差，因为每个原子的外层电子很严格的限定了其作为化合物能有的结构。

    本文的方法提出的贡献如下:
    \begin{itemize}
        \item 给出了一种扩充节点属性的方法，在实践中取得了较好的成果(见\ref{tab:GDVCMPSummary})
        \item 可以让图神经网络在做表征的过程中更多的考虑图的局部结构特性，部分程度上减少了GCN缺乏对图结构的利用所带来的过拟合现象
    \end{itemize}

\section{未来展望}

本文的方法仍有不足之处，比如:

\begin{itemize}
    \item 不能完成端到端的训练，每次图上出现新的节点，都需要重新计算GDV，泛化性不足
    \item 采用的GDV不能使用过多的节点，这限制了该方法的适用范围
\end{itemize}

可能的改进方向:
\begin{itemize}
    \item 可以考虑使用GNN模型来代替计算GDV的过程来提取图的结构特征，这样可以提高泛化性和实现端到端的训练
    \item 在计算GDV的时候，将所有的节点考虑的都是对等的，然而有些节点自身的属性告诉我们它的重要性要更高，GDV无法体现出这样的特性，可以考虑一种加权的GDV变形
\end{itemize}